import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

def myregression():
    """
    自实现一个线性回归预测
    :return: None
    """
    # 1、准备数据，x 特征值 [100, 1]   y 目标值[100]
    x = tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data")

    # 矩阵相乘必须是二维的
    y_true = tf.matmul(x, [[0.7]]) + 0.8

    # 2、建立线性回归模型 1个特征，1个权重， 一个偏置 y = x w + b
    # 随机给一个权重和偏置的值，让他去计算损失，然后再当前状态下优化
    # 用变量定义才能优化
    # trainable参数：指定这个变量能跟着梯度下降一起优化
    weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], mean=0.0, stddev=1.0), name="w")
    bias = tf.Variable(0.0, name="b")

    y_predict = tf.matmul(x, weight) + bias

    # 3、建立损失函数，均方误差
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_predict))

    # 4、梯度下降优化损失 leaning_rate: 0 ~ 1, 2, 3,5, 7, 10
    train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

    # 定义合并tensor的op
    merged = tf.summary.merge_all()

    # 定义一个初始化变量的op
    init_op = tf.global_variables_initializer()

    # 通过会话运行程序
    with tf.Session() as sess:
        # 初始化变量
        sess.run(init_op)

        # 打印随机最先初始化的权重和偏置
        print("随机初始化的参数权重为：%f, 偏置为：%f" % (weight.eval(), bias.eval()))

        # 循环训练 运行优化
        for i in range(300):

            sess.run(train_op)
            print("第%d次优化的参数权重为：%f, 偏置为：%f" % (i, weight.eval(), bias.eval()))



    return None


if __name__ == "__main__":
    myregression()